ChatGPT提示词工程师 | prompt engineering | 吴恩达教你写提示词 课程笔记

Lecture1 引言

两种大语言模型（LLMs，Large Language Models）：

• Base LLM：
  Predicts next word, based on text training data
• Instruction Tuned LLM：
  Tries to follow instructions

Lecture2 指南

使用Chatgpt的两个原则：

• 编写明确和具体的指令

• 使用明确的分隔符（不指定）将需要概括的内容将问题分离，防止错误执行待处理文本中疑似指令的文字
  

• 给予少量训练样本
  

• 给模型足够的时间思考

• 指定完成任务所需要的步骤

• 指示模型在匆忙做出结论之前思考解决方案
  Models Limitations：
  

Lecture3 迭代

Lecture4 摘要

• 模型可用于总结长文本以帮助更好的快速阅读核心信息，即生成摘要

Lecture5 推理

Lecture6 转换（翻译）

• 可用于文档的语法校对等

Lecture7 扩展

• 模型的“温度”选择：
  

• 可将其理解为Bing设定响应的语气，越精确意味着Temperature更接近于0，这也是Chatgpt3.5的默认值，但显然Bing的默认值并不为0
  

Lecture8 聊天机器人

Lecture9 总结

• Finally，
  
  本笔记只是该课程的部分总结，建议观看DeepLearning.AI的原视频。

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